[發明專利]一種基于網絡數據提取節點的特征向量的方法及裝置

有效

• 申請號: 201910405587.7
• 申請日: 2019-05-16
• 公開（公告）號: CN110188422B
• 公開（公告）日: 2022-12-20
• 發明（設計）人: 鄭文琛;楊強
• 申請（專利權）人: 深圳前海微眾銀行股份有限公司
• 主分類號: G06F30/18
• 分類號: G06F30/18;H04L41/12
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 黃志華

1.一種基于網絡數據提取節點的特征向量的方法，其特征在于，包括：

獲取網絡數據，基于所述網絡數據提取出設定的網絡元素，并確定各個網絡元素對應的節點及各個節點之間的關聯關系；

采用循環迭代的方式計算各個節點的特征向量，直至各個節點的迭代結果均收斂，其中，在一輪迭代中針對一個節點計算特征向量包括：

確定所述一個節點的相鄰節點集合，并根據所述相鄰節點集合中各個相鄰節點的特征向量，計算所述一個節點的特征向量；

至少根據所述一個節點的特征向量，分別計算所述一個節點與每一個相鄰節點之間的關聯關系的出現概率，基于所述關聯關系的出現概率確定所述特征向量的第一評估值，以及基于所述第一評估值，對所述相鄰節點集合進行更新；

根據更新結果判斷所述一個節點對應迭代結果是否收斂，獲得判斷結果；

將各個節點在最后一輪迭代中獲得的特征向量，作為目標特征向量輸出。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，確定所述一個節點的相鄰節點集合包括：

根據與所述一個節點存在關聯關系的相鄰節點，構建初始相鄰節點集合；

采用預設的采樣函數對所述初始相鄰節點集合進行采樣篩選，獲得所述一個節點的相鄰節點集合。

3.如權利要求1或2所述的方法，其特征在于，分別計算所述一個節點與每一個相鄰節點之間的關聯關系的出現概率，基于所述關聯關系的出現概率確定所述特征向量的第一評估值，包括：

分別針對每一個相鄰節點執行以下操作：

計算所述一個節點的特征向量與一個相鄰節點的特征向量的距離，并基于所述一個節點的特征向量與一個相鄰節點的特征向量的距離，采用預設的邊預測函數，計算所述一個節點與所述一個相鄰節點之間的關聯關系的出現概率；

基于獲得的各個出現概率，生成所述一個節點的特征向量的第一評估值，所述第一評估值表征所述特征向量是否滿足使用需求。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，在生成所述第一評估值之后，在根據所述第一評估值，對所述相鄰節點集合進行更新之前，進一步包括：

基于所述一個節點對應的網絡標簽，確定所述特征向量的第二評估值，具體包括：基于所述一個節點的特征向量，采用預設的標簽預測函數，生成相應的標簽預測值，并計算所述標簽預測值和所述網絡標簽之間的距離；

基于所述標簽預測值和所述網絡標簽之間的距離，采用預設的分類器，生成所述特征向量的第二評估值，所述第二評估值表征所述特征向量是否準確。

5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述第一評估值，對所述相鄰節點集合進行更新，包括：

判斷所述第一評估值是否表征所述一個節點的特征向量滿足使用需求，或者，判斷所述第一評估值是否表征所述一個節點的特征向量滿足使用需求，并且，所述第二評估值是否表征所述一個節點的特征向量不準確；

若是，則維持所述相鄰節點集合；

否則，在所述相鄰節點集合中，將所述相鄰節點集合中各個相鄰節點的相鄰節點并入所述相鄰節點集合中，并采用預設的采樣函數對所述相鄰節點集合重新進行采樣篩選，獲得新的相鄰節點集合。

6.如權利要求1或2所述的方法，其特征在于，將各個節點在最后一輪迭代中獲得的特征向量，作為目標特征向量輸出之后，進一步包括：

基于獲得的各個節點的目標特征向量，對各個節點進行分類，或者；

基于獲得的各個節點的目標特征向量，向各個節點推薦目標特征向量之間相關聯的其他節點對應的網絡數據。